青松保创始人张乐飞：从知识库到向量数据库，到小模型，再到大模型，层层递进提高ChatGPT的会话质量

青松保创始人张乐飞在一次媒体沟通环节中分享了关于ChatGPT技术发展的重要进展。他指出，青松保在不断改进和迭代的过程中，从知识库到向量数据库，再到小模型和大模型的引入，层层递进地提高了ChatGPT的会话质量，为用户提供更出色的体验。

在谈到技术的发展历程时，张乐飞提到，青松保最初采用了基于知识库的ChatGPT模型，能够向用户提供一些基础的问题回答和信息查询功能。然而，这种模型存在一定的局限性，无法满足用户对更复杂、个性化对话的需求。

为了进一步提高ChatGPT的能力，青松保引入了向量数据库的概念。通过将大量的对话数据转化为表示向量，系统能够更高效地进行信息检索和响应生成，进一步增强了模型的回答准确度和响应速度。这也使得ChatGPT在处理实时对话和较为复杂的问题时表现更为出色。

随着对技术的不断探索和创新，青松保近期还推出了小模型和大模型的应用方案。小模型在保留了ChatGPT的智能对话能力的同时，大幅度减少了模型的计算资源需求和延迟，提升了用户的实时对话体验。而大模型则扩展了模型的容量和知识储备，使得模型能够更全面、准确地理解和回应用户的问题。

张乐飞表示，青松保在技术进步的过程中始终秉承着提高会话质量和用户体验的原则。从知识库到向量数据库，再到小模型和大模型的引入，每一步都是为了不断提升ChatGPT的能力和准确性。他强调，青松保将继续持续投入研发力量，推动ChatGPT技术的创新和应用，为用户提供更智能、个性化的对话服务。

青松保的技术进步和创新在业内引起了广泛关注。其开发的InsureGPT系统已经在保险业和其他领域展示出了巨大的应用潜力。张乐飞表示，未来青松保将继续致力于推动ChatGPT技术的发展，为用户和企业提供更多智能化、高质量的对话解决方案。